用心理學問卷找速配情人——eHarmony.com
用心理學問卷找速配情人——eHarmony.com
2006.02.01 |

誇張一點的說,eHarmony是由一群博士經營的紅娘網站,芝加哥大學出身的臨床心理學家與專精統計的數學家,用其他社交網站少見的科學方法,幫適婚年齡的男女尋找終身伴侶。 不同於一般的交友網站,eHarmony要求所有想要建立長期關係、覓得良緣的熟齡男女,花上將近一個小時的時間,填妥一份囊括四百三十六道題目的問卷,「我們的目的是幫助人們找尋適合的終身伴侶,不只是玩票式的約會對象而已,」eHarmony的網站上如此宣稱。雖然五年前網站剛成立時,很多人質疑到底誰會為了在網路上尋找良緣,花上一個小時去填一份問卷,但如今會員數已經高達八百萬人,並正以每天一至兩萬個會員數的速度增加。

用理性分析尋找良緣

許多人(大多是美國人)之所以願意忍受冗長的自我評量過程,其背後動力與其說是對戀情的嚮往,不如說是西方社會對理性分析及科學方法的服膺。這個宣稱有最高結婚率(Marriage per Match)的配對網站,由心理學博士沃倫(Neil Clark Warren)及其女婿福加甚(Greg Forgatch)於二○○○年所創。沃倫是美國婚姻諮商界相當出名的心理學家,他在一次訪談中透露了創業初衷,「在三十幾年的婚姻諮詢過程中,我的確幫助了許多夫妻,但我也受夠了許多婚姻在我面前以離婚收場。我針對五百一十二位離婚夫妻進行性格與心理的交叉比對,發現其中有七五%從第一天開始就註定會失敗。」
沃倫進一步表示,「美國人的文化對於婚姻的看法太浪漫了,人們總覺得只要結婚,一切事情就會順利,但是其實如果兩個人不合適,婚姻只是在雙方肩上加上更多的限制。我們這項服務的目的在於,透過精密的心理和數理分析,幫現代男女尋找合適的交往對象,降低離婚機率,」這位已維持四十幾年婚姻的專家如此表示。

結婚率最高的交友網站

靠著三十五年來的經驗,他歸納出決定婚姻美滿與否的二十九個關鍵因素,包括默契、衝突化解能力、溝通能力、品格、智力、教育程度、工作領域、自我情感控制能力等,新的會員填寫完四百三十六題由心理學家及統計學家精心設計的問卷後,擁有美國專利的eHarmony配對系統會在資料庫中找尋最適合你的人選。「與其在其他交友網站中從百萬人中大海撈針,我們的系統幫你迅速縮小範圍,你只需要在幾十個性格跟你大致適合的人選中,慢慢尋找你的伴侶,」沃倫如此表示。美國(新聞週刊)(Newsweek)報導就指出:「沒有其他公司如此嚴謹地為使用者尋找靈魂伴侶。」
當然,eHarmony並不是慈善事業,雖然填寫人格分析問卷是免費的,使用者若希望與配對對象聯絡,則需繳交一個月近五十美元的會費,這項高於同業的收費標準,為eHarmony創造了豐厚的盈餘,也確保會員都是真心想要尋找伴侶,進一步提高配對成功率。截至目前為止,已有一萬對男女透過這項服務認識並結為連理。該公司並於日前宣布,自今年二月起,執行長的兵符將交給曾經擔任Overture Services(該公司成功被雅虎收購)營運長的史督登(Jaynie M. Studenmund),一般臆測這位在網路界及投資銀行界都經驗豐富且關係良好的女性主管加入,將為eHarmony的IPO(公開發行上市)或併購案埋下伏筆。

上網交友,就從 這幾個網站開始
交友網站實在是多的不勝枚舉,光是這幾個台灣、大陸、美國的網站,就可以讓你的社交生活變得更多彩多姿……
百合網 做心理測驗找速配情人 www.baihe.com 每個人在認真考慮要開始或是結束一段戀情時,最先想到的問題都是「個性合不合適」,一旦猶豫難決,大部分的人到最後都訴諸星座或八字。百合網(原名為「天仙配」, 今年1月更名)這個交友網站最吸引人之處,就是會用30個指標分析會員個性,再據此進行婚友速配,幫你找出能維持長遠和幸福關係的理想伴侶。強調有學術基礎,只要你認真做測驗,就應該能找到個性合得來的網友。

Yahoo!奇摩交友 台灣老字號的交友網站 tw.match.yahoo.com 從服務推出至今,目前Yahoo!奇摩交友網站上共計累積了125萬個交友檔案,規模相當可觀。你可以在個人檔案上撰寫心情日記,然後搜尋別人的檔案,看看對方的照片,找出讓自己看順眼的對象;或是尋找能讓自己產生共鳴的日記,送給對方一個可愛的圖示當禮物,留言進行互動。如果聊得來的話,把對方設為好友;遇到惡意騷擾的話,就列入黑名單加以封鎖。

Match.com 歷史悠久的約會網站 www.match.com Match.com是媒體大亨迪勒(Barry Diller)旗下的InterActiveCorp所屬,使用者可以張貼個人交友檔案,讓別人注意到你,或是主動出擊,搜尋符合自己條件的理想情人,如果看中了對方,想要進一步聯絡的話,就得付費了,一個月的費用大約九百多台幣,一次付半年的話會有將近七折的折扣。目前在全球的網站有超過30個之多,共有18種語言的版本,也與MSN、AOL等業者合作。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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